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我已经在Titan RTX上运行了LLama3.1 8b instruct，效果一直很好。我通过ngrok和enchanted app设置了它。它在大多数情况下都能胜过或至少与chatGPT相匹配，我主要用它来编写代码和一些休闲用途，比如食谱和旅行建议。

考虑到我的使用情况，再购买一块Titan RTX来增加VRAM并升级到70b值得吗？

编辑：好吧，刚刚在eBay上以700美元的价格抢到了一块翻新的Titan RTX。还在亚马逊上买了一根SLI电缆。祝我好运！

讨论总结

本次讨论主要围绕是否值得购买第二块 Titan RTX GPU 以升级到 70b 模型展开。参与者们分享了他们的经验和对性能提升的看法，同时也讨论了硬件投资的长期价值和未来升级的可能性。讨论中涉及了多节点并行、系统配置、量化模型等多个技术细节，以及个人经验和性价比的考量。总体上，讨论呈现出对高性能硬件的追求和对未来技术发展的期待。

主要观点

  1. 👍 从8b升级到70b的质量差异显著
    • 支持理由：70b模型在知识深度和智能上有显著优势，尤其在角色扮演和写作任务中表现更出色。
    • 反对声音：部分用户对Llama 3.1 8b的性能表示怀疑，认为它远不及其他模型。
  2. 🔥 购买第二块GPU可能会导致用户想要继续增加更多的GPU
    • 正方观点：多节点张量并行可以是一个解决方案，但需要更高的网络带宽。
    • 反方观点：使用多个系统来处理不同的任务，如文本转语音（TTS）和图像生成，可以提高效率。
  3. 💡 购买第二块GPU可以增加VRAM，提升性能
    • 进一步升级包括购买支持三槽和分叉的主板，逐步将3090s替换为A6000s，以获得更好的性能。
  4. 👀 70b模型相比8b模型在知识深度和智能上有显著优势
    • 70b模型在角色扮演和写作任务中表现更出色，能创造出更深刻和有趣的内容。
  5. 🚀 增加VRAM对性能有显著提升
    • 多GPU设置可以同时运行多个模型，如大型语言模型和图像生成器，这带来了额外的乐趣和效率。

金句与有趣评论

  1. “😂 The quality difference between 8b and 70b is wide. So if you can upgrade to run 70B then it’s absolutely worth it.”
    • 亮点：强调了从8b升级到70b的显著性能提升。
  2. “🤔 Yes, it is. The only downside, is that you’ll want a third, then a forth… and so on :)”
    • 亮点：幽默地指出了购买第二块GPU后可能引发的持续升级欲望。
  3. “👀 Llama 3.1 8b matches or outperforms chatGPT on coding? I’m… skeptical.”
    • 亮点：对Llama 3.1 8b在编码方面的性能表示怀疑。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户认为购买第二块GPU以升级到70b模型是值得的。然而，也有部分用户对Llama 3.1 8b的性能表示怀疑，并提出了对未来升级的担忧。主要分歧点在于性能提升的实际效果和硬件投资的长期价值。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于100B+模型的讨论，以及如何在不同硬件平台上优化这些模型的性能。
  • 潜在影响：随着AI模型规模的不断扩大，对高性能硬件的需求将持续增长，推动硬件市场的进一步发展。

详细内容：

标题：购买第二块 GPU 是否值得？Reddit 热议不断

在 Reddit 上，一则关于“购买第二块 GPU 是否值得”的讨论引起了众多用户的关注。原帖作者称其拥有运行 Llama3.1 8b instruct 的 Titan RTX，想通过购买第二块 Titan RTX 来将 VRAM 翻倍并升级到 70b，此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为从 8b 升级到 70b 差异明显，非常值得。比如有用户说：“8b 和 70b 的质量差异很大。所以如果能升级到运行 70B，那绝对值得。” 也有人关心运行 70B 所需的最低要求，比如：“运行 70B 能流畅的最低要求是什么？” 还有用户提到运行 70B 大约需要 48gb 的 vram，也有人认为对于高度量化的版本，大约需要 70 - 80G 才能有不错的表现。

有用户分享了相关的链接：“我也不知道为什么这个这么难搜索：https://github.com/matt-c1/llama-3-quant-comparison 。还有那个旧的困惑图表，它显示了较大模型的较低量化比较小模型的较高量化具有更好的困惑度。其他人可以去找找。”

对于 8b 是否能与 ChatGPT 在编码方面相媲美，存在争议。有人表示怀疑：“Llama 3.1 8b 在编码方面能与 ChatGPT 匹敌或超越？我持怀疑态度。你用它做什么样的编码？”也有人称其根本无法与之相比。

一些用户分享了自己的亲身经历，比如有人最近升级硬件来运行 70b 模型，发现 70b 模型比 8b 版本更加智能、有深度，知识储备也更多。“当你习惯了 70b 这样的大模型，你会意识到 8b 这样的小模型相比之下非常浅显。它们没有那么‘聪明’和深思熟虑，也许最明显的是，它们的知识储备少得多。”

同时，也有人提到了升级过程中的一些实际问题，如硬件的兼容性、散热、电源供应等。

关于是否值得购买第二块 GPU 来升级，大家看法不一。有人觉得值得，能显著提升性能和 VRAM，尤其是对于 70b 而言；也有人认为在做决定之前要充分考虑未来需求和硬件市场的发展，比如是否要为 100b+的模型做准备，或者选择像 Mac Studio 这样更便捷但可能价格较高的选项。

总的来说，这场关于购买第二块 GPU 的讨论展现了用户们对于性能提升和实际需求的不同考量，也反映了在 AI 硬件升级领域的多样性观点。你觉得购买第二块 GPU 来升级是个好选择吗？